Dans l'environnement urbain en développement rapide d'aujourd'hui, l'augmentation rapide des véhicules a fait le problème du stationnement urbain de plus en plus proéminent. Les méthodes de collecte de paiement de stationnement traditionnelles apportent souvent de nombreux inconvénients aux gestionnaires de la ville et aux propriétaires de voitures en raison de l'inefficacité et des erreurs humaines. Cependant, avec l'avancement continu de la science et de la technologie, la combinaison des capteurs géomagnétiques de Lorawan / NB-iot et de la technologie des appareils portables offre une solution efficace, précise et intelligente pour la gestion des frais de stationnement dans la rue.
Le capteur géomagnétique de Lorawan / NB-iot est un dispositif de détection intelligent basé sur l'induction du champ magnétique. Il est intégré au milieu de l'espace de stationnement et effectue une détection en temps réel du statut d'occupation de l'espace de stationnement. S'appuyant sur la technologie de communication à bande étroite, il peut réaliser une transmission de données à longue distance sous une faible consommation d'énergie. Il présente de nombreux avantages tels que une précision de détection élevée, une faible consommation d'énergie de travail, une forte stabilité (forte capacité anti-interférence), une construction pratique et un faible coût de construction.
Dans les scénarios de travail réels, lorsqu'un véhicule entre dans un espace de stationnement, le capteur géomagnétique capture le changement de champ magnétique et commence automatiquement le timing. Après le départ du véhicule, l'interférence du champ magnétique disparaît. Combiné avec d'autres technologies de détection pour aider à la détection, le moment est automatiquement terminé après avoir confirmé qu'il n'y a pas d'occupation de véhicule, qui est utilisée comme base pour le moment et la charge. La détection intelligente et le calendrier automatique tout au long du processus, sans avoir besoin d'une intervention humaine, peuvent réduire considérablement les erreurs et les coûts des opérations manuelles, tout en améliorant la précision et la fiabilité des données.
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